存在空值时如何正确计算年初至今（YTD）的累计和？

问题原因 #

Pandas 中使用+运算符对多列执行求和运算时，只要参与计算的任意一个值为空值NaN，整行的计算结果就会返回NaN，这是导致含空值行计算结果异常的核心原因。

优化方案 #

使用DataFrame.sum()方法按行求和即可解决该问题，该方法默认会自动忽略空值NaN，代码如下：

# 计算2019年1-6月YTD累计值
df['YTD19'] = df[['January 19', 'February 19', 'March 19', 'April 19', 'May 19', 'June 19']].sum(axis=1)
# 计算2020年1-6月YTD累计值
df['YTD20'] = df[['January 20', 'February 20', 'March 20', 'April 20', 'May 20', 'June 20']].sum(axis=1)

如果需要区分「全空值行」和「有数值且求和结果为0」的场景，可以添加min_count=1参数：整行所有值都为空时返回NaN，至少有1个非空值时才返回求和结果，代码如下：

df['YTD19'] = df[['January 19', 'February 19', 'March 19', 'April 19', 'May 19', 'June 19']].sum(axis=1, min_count=1)
df['YTD20'] = df[['January 20', 'February 20', 'March 20', 'April 20', 'May 20', 'June 20']].sum(axis=1, min_count=1)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者nikita1221